Implementación de algoritmos de Deep Learning para detección de objetos tridimensionales en vehículos autónomos

Abstract

El trabajo descrito en este libro consiste en el estudio y la implementación de algunos algoritmos de Deep Learning y redes neuronales para detectar objetos tridimensionales en el ámbito de los vehículos autónomos. En concreto se implementará la arquitectura de Pointpillars [1]. Para ello se pretende utilizar únicamente los datos proporcionados por nubes de puntos obtenidas desde un LIDAR. Para lograr este objetivo se estudiarán distintos algoritmos y arquitecturas de redes neuronales, se elegirá una para su implementación. La red seleccionada será entrenada con datos obtenidos de la base de datos de KITTI, la cual también será descrita en este trabajo.

The work described in this book consists of the study and implementation of some deep learning algorithms and neural networks to detect three-dimensional objects in the field of autonomous vehicles. Specifically, the architecture of` Pointpillars [1] will be used. The aim is to use only the data provided by point clouds obtained from a LIDAR. In order to achieve this objective, different algorithms and neural network architectures will be studied and one of them will be chosen for its implementation. The selected network will be trained with data obtained from the KITTI database, which will also be described in this work.